# 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.fc1=nn.Linear(3,10) self.fc2=nn.Linear(10,1) def forward(self, x): x=self.fc1(x) x=torch.relu(x) x=self.fc2(x) return x net = Net()此处运用的是什么模型

时间: 2024-02-07 08:02:42 浏览: 131
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Pytorch实现GoogLeNet的方法

这是一个简单的前馈神经网络（Feedforward Neural Network），也可以称为多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）模型。它包含两个全连接层，其中第一个层有10个隐藏单元，第二个层输出一个标量值。输入维度为3，输出维度为1。在前向传播过程中，使用了ReLU激活函数。
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class Net(nn.Module): def__init__(self): super(Net,self).__init__()

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class DepressionDiagnosisModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(DepressionDiagnosisModel, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.features = nn.Sequential( # 定义模型的特征提取部分 ) self.classifier = nn.Sequential( # 定义模型的分类器部分 ) self.old_model = None self.old_classes = 0

- self.features：是一个 nn.Sequential 对象，用于定义模型的特征提取部分，可以由多个 nn.Module 组成。 - self.classifier：也是一个 nn.Sequential 对象，用于定义模型的分类器部分，可以由多个 nn.Module 组成...

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

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class Mlp(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop)是什么意思

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